怎么使用scater包對單細胞轉錄組數據進行降維分析

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對于單細胞轉錄組的數據，常用的降維方法有以下3種

1. PCA

2. t-SNE

3. Difffusion map

   
   

通過scater這個R包，可以方便的進行降維分析，安裝方式如下

BiocManager::install("scater", version = "3.8")

具體的操作步驟如下

1. 構建SingleCellExperiment對象

對于單細胞的數據，專門制定了一個名為SingleCellExperiment的類，用來存儲相關數據。

我們首先要做的就將相關數據導入到R中，只需要下兩種數據即可，第一種是基因的表達量數據，每一行代表一個基因，每一列代表一個細胞，示意如下

第二種是細胞的相關信息，可以是細胞的名字，采樣時間，來源組織，處理條件等metadata, 每一行是一個細胞，每一列是一種屬性，示意如下

通過這兩種數據，就可以構建出一個SingleCellExperiment對象，代碼如下

sce <- SingleCellExperiment(
  assays = list(counts = sc_example_counts),
  colData = sc_example_cell_info
)
# 歸一化
sce <- normalize(sce)

注意必須要進行歸一化操作。

2. PCA

PCA是應用的最廣泛的降維方法，在scater中，通過一下方式可以快速的得到PCA降維后的結果，代碼如下

plotPCA(sce)

生成的圖片如下

2. t-SNE

t-SNE降維算法的代碼如下

set.seed(1000)
sce <- runTSNE(
  sce,
  perplexity = 10,
  use_dimred = "PCA",
  n_dimred = 10)
# 畫圖
plotTSNE(sce, colour_by="Treatment")

生成的圖片如下

本質上是通過調用Rtsne這個包來進行t-SNE降維分析。

3. Diffusion Map

Diffusion Map簡稱DM降維算法，代碼如下

sce <- runDiffusionMap(sce)
plotDiffusionMap(sce)

生成的圖片如下

本質上是通過調用destiny這個包來進行降維分析。

scater這個R包不僅提供了各種降維分析的算法，還提供了數據QC, 基因表達量可視化等功能。

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